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| 晶体生长炉神经元网络PID解耦控制系统 | |
| 引用本文： | 于强,石柱,吕旭涛.晶体生长炉神经元网络PID解耦控制系统[J].航天控制,2008,26(2):59-62. |
| 作者姓名： | 于强 石柱 吕旭涛 |
| 作者单位： | 1. 中国科学院空间科学与应用研究中心,北京,1000802 2. 中国航天科技集团公司软件评测中心,北京,100037 3. 中国科学技术大学,合肥,230027 |
| 摘 要： | 多温区晶体生长炉是一种多输入多输出、强耦合的被控对象。根据多温区晶体生长炉内温场分布的要求,提出一种神经元网络PID多变量强耦合系统控制器,通过在线学习自动调节控制器参数,同时实现解耦和控制作用。仿真结果验证了本方法对多变量强耦合时变对象具有良好的解耦性能和自学习控制特性,达到了系统所要求的控制指标。 |
| 关 键 词： | 多变量系统 解耦控制 神经元网络 PID控制 |
| 文章编号： | 1006-3242(2008)02-0059-04 |
| 修稿时间： | 2007年9月7日 |
Neural Network PID Decoupling Controller of Coupled Multi-zone Crystal Growth Furnace |
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| Yu Qiang,Shi Zhu,Lv Xutao.Neural Network PID Decoupling Controller of Coupled Multi-zone Crystal Growth Furnace[J].Aerospace Control,2008,26(2):59-62. | |
| Authors: | Yu Qiang Shi Zhu Lv Xutao |
| Abstract: | A new kind of neural network PID for multi-variable and strong-coupled control system is proposed in this paper.Control parameters are automatically adjusted through learning on line and it can be used to decouple the strong coupling and control the multivariable system simultaneously.By applying this controller to control the temperature of a multi-zone crystal growth furnace,the simulation results show perfect decoupling and self-learning control performance for strong-coupled time-varying system without knowing the system dynamic model and training off-line,and the temperature accuracy is better than that of designing. |
| Keywords: | Multivariable system Decoupling control Neural network PID control |
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